ai模特词黑名单实测:哪些高频词爱出六指和肢体粘连
直接上判断:畸形八成是姿势词引出来的,攒一份自己的黑名单比换模型管用。词崩了换十次种子也没用。你先把叉腰、比心、拎包这三个词停了,崩率立刻掉一截。
ai模特词该怎么挑,很多人第一反应是加负面提示词、调参数、换采样器,我以前也这么折腾。后来发现路子不对:同样的参数,换个姿势词,结果天差地别。畸形不是随机的,是有源头的,源头就是那几个高频姿势词。
9月上旬我干了件笨事:把8月的废片全翻出来归因,一共200张,逐张记下崩法和当时用的姿势词。统计完我自己都愣了——手部畸形112张,占了一多半;其中比心、叉腰、拎包三个词合计贡献了70多张。数据摆在这儿,改词比改参数有效多了。下面把这份账摊开。
黑名单里的惯犯:这三个词的崩法各不相同
比心爱出六指,叉腰爱出四指,拎包爱出手指粘连,各有各的崩法。知道怎么崩,才好对症换词。
先说比心。两只手要同时做出精确手势,模型对手指数量的控制直接失灵,我统计的21张比心图,六指或者多出半根指头的有14张,崩率六成七。叉腰的问题在四指:手掌被腰挡住一半,露出来的手指经常只有四根,还有几根指头并成一根的。拎包最隐蔽,包带绕手的位置最容易粘连,粗看没问题,客户放大一看,手指和包带长在一起了。
除了这三个惯犯,还有几个要留意的。"抬手撩发"容易让手肘关节反折,手臂拐出一个人类做不出的角度;"翘腿"会让两条腿在膝盖附近粘住;"倚靠"看着简单,靠墙靠桌都会让身体和支撑物边界糊掉。这些词不是不能用,是用之前先做好抽三倍量的心理准备。
饰品是放大器。同一句"叉腰",加戒指和手表之后崩率明显往上走——金属反光加细节要求,等于给手部上了双倍难度。我8月底给一个配饰品牌出图就栽过,20张戴戒指的图废了11张,全是手指。后来戒指全部后期P上去,废片率当场归零。
白名单:能藏的手就藏,能省的动作就省
"双手自然下垂""单手轻扶桌面""手插口袋"是我这边最稳的三句。口袋藏手,直接消灭一半手部风险。
电商图有个天然便利:模特的手本来就不必干啥。我的白名单第一句永远是"双手自然下垂",十张里崩不了一张。第二句"单手轻扶桌面",只露一只手,风险减半,桌面还能顺便稳住构图。第三句"手插口袋"最狠,两只手全藏,上衣类目我基本都用它,配上"拇指在外"防止整只手融进口袋。
替代思路说白了就是降级:客户要"比心",我改成"单手轻抬至胸前,掌心向内",手势意思差不多,手指任务从十根降到五根,崩率从六成七掉到一成出头。客户要"拎包",我改成"包放在肩上"或者"包挎在臂弯",手不抓握就不粘。说实话,九成客户根本不在乎手势细节,只在乎成品不吓人。
白名单也别攒太多。我手上常驻的就七句,每一句都是抽过几十张验证过的。词表不是越厚越专业,是越准越省事。
黑名单怎么攒:一张表、一个月、一次重测
格式就四列:姿势词、崩法、崩率、替代词,每月更新一次,换模型必须重测。表比脑子可靠。
我的表就是普通表格软件,四列。每次废片归因顺手填一行,月底扫一遍,崩率过三成的词挪进黑名单区。别信记忆,8月那批比心废片要不是有记录,我根本想不起来具体崩率。攒表这活儿看着笨,一单返工省下的时间就够填一个月的表。
换模型必须重测,这条是血泪。9月中我升了一次模型版本,老黑名单直接部分作废:叉腰变安全了,翘腿还是老样子,又冒出俩新惯犯——"抱臂"开始出肩部粘连,"扶帽檐"手指穿帽。你要是拿别人的黑名单直接抄,多半也不准,模型版本、出图工具不一样,崩法全不一样。别人的表只能当起点,自己的崩法还得自己喂。
话说回来,负面提示词和这张表是两码事。负面栏我常驻写的就几条手部相关词,管的是兜底;黑名单管的是源头。两头都做,抽卡量才能真降下来。
回到开头那句:畸形有源头,源头是词。200张废片的账、三个惯犯的崩法、七句白名单、一张四列表,这套东西我现在天天用。你今晚就把上个月的废片翻出来归一次因,比看十篇教程都顶用。
常见问题
负面提示词里写"多余手指"有用吗?
有点用但别指望。我实测过,负面栏写抽象描述不如写具体崩法,比如写"六指、四根手指、手指粘连"这类看得见的词,压制效果明显些。不过负面词是兜底不是根治,姿势词选错,负面栏写得再满也救不回来。
同一个姿势词,出全身图和半身图崩率一样吗?
差很多。半身图手离镜头近、占比大,崩了更显眼,但模型分配给手的算力也多;全身图手缩成一小坨,轻度畸形根本看不清。我的习惯是全身图优先用藏手姿势,半身图才敢放手做动作。
手部修复工具能兜底吗?
小问题能救,大崩救不了。六指修掉一根是没问题的,粘连分离也还行;但关节反折、比例失调这种结构性的错,修复工具重绘完经常更怪。我修手的耗时大概单张3到5分钟,超过5分钟还修不顺就直接换姿势重抽,别恋战。
男女模特的崩率有区别吗?
我没做过严格对照,说不好,这个不吹。手痒测过十来张,感觉上男装图的手掌更宽,粘连看着没那么扎眼,但崩不崩该崩还是崩。谁有对照组数据欢迎来打我脸。